全聯三級警戒成生鮮採買大贏家!3招快速補貨拚轉盈
全聯三級警戒成生鮮採買大贏家!3招快速補貨拚轉盈

5月中本土疫情爆發,大批民眾蜂擁至賣場搶購,然而超市龍頭全聯福利中心近兩周以來,即便是5月15日到19日、全國擴大防疫三級警戒範圍期間,雖偶有貨架被消費者清空的狀態,卻鮮少真正斷貨,幾乎一個下午到一天內就能重新補齊。全聯如何做到所有賣場能即時補貨?

1. 緊急調配人力,庫存水位比照中元、颱風檔期辦理

全聯表示,其實從去年疫情首度蔓延以來,門市大多保持高於平均的庫存水位,且從5月本土疫情暴發,商品庫存量均比照中元、颱風檔期庫存,水位拉高到平常的3到4倍。

各類物品除門市人員會加強補貨外,全聯全體員工也全部總動員,包含全台3座物流廠、6座生鮮處理廠,及物流配送團隊等,維持24小時加班趕工,將配送頻率從每天1次調高成3次。

這次本土疫情爆發,全聯在第一時間決定暫停生鮮雜貨外送服務、延長部分門市營業時間,以便門市消化賣場人潮。直到本周,人流稍稍趨緩,外送服務才於6月2日重啟。

全聯補貨
全聯從去年疫情首度蔓延以來,門市大多保持高於平均的庫存水位,且從 5 月本土疫情暴發,商品庫存量均比照中元、颱風檔期庫存。
圖/ 全聯提供

2. 及早改革生鮮配送流程,非常時期能緊急提高配送量能

能在短時間有這樣的生產動能,除了調配人力以加班方式應急,也多虧近一、兩年,生鮮配送的改革。

全聯副董事長謝健南透露,早期全聯的生鮮處理廠只有早晚兩班,一天僅配送一次到門市。但白天處理完生鮮,送到門市常是下午或傍晚,門市都快打烊了,沒賣完的生鮮只能送進倉庫,隔天再擺出來,能賣的效期就少一天。

但隨著生鮮業績成長,為了擴大產能、讓消費者買到當日食材,全聯開始新增生鮮處理廠的大夜班人力,將生鮮配送拉到一日兩次,第一批配送,早上10點前就要送達門市,等於處理廠凌晨就要處理完食材、6點前配送,才能趕上門市一早開門。

「雖然表現上只是增加一班大夜人力,但其實牽一髮動全身。」謝健南指出,生鮮比乾貨配送更複雜,為了改動生鮮配送,除了生產時間要改,部分供應商、物流資料上傳時間也都要改,就連門市端的店員收貨驗收及上班時間都要調整。耗費人力、心力,只為了讓消費者能更即時買到當日生鮮。

但也因爲全聯超前部署,提早練習、適應生鮮配送的調整,才能在這次疫情中,將生鮮配送量能緊急拉升至一日4配。

3. 為了做生鮮雜貨外送,優化庫存系統精確度

除了供應端,另一項讓門市能迅速補貨的關鍵,得歸功於今年 1 月開始推動的生鮮雜貨外送服務。當時首波開放雙北50家門市提供外送服務,主打透過Uber Eats或自家電商平台PXGo!上的「小時達」外送服務,半小時至1小時內就能將商品送至消費者手中。

全聯當時曾表示,為了讓內外部外送平台能即時共享資訊,門市內的庫存、揀貨都得控管更精確,全聯為此大幅優化庫存系統,讓商品庫存低於一定水位時能提早示警,主管也能掌握門市的動態業績,即時調整。

且該外送服務於5月初時,已拓展至六都120家門市,門市店員手持一台揀貨PDA,就能在整合系統上一目了然特定商品的存貨狀況。預計6月外送服務將擴大至全台,包括宜花東及金門、澎湖等離島區域,預計今年要導入超過200間店。

全聯福利中心
全國擴大防疫三級警戒範圍期間,全聯雖偶有貨架被消費者清空的狀態,卻鮮少真正斷貨。

生鮮好不容易轉虧為盈,全聯要如何持續獲利?

儘管全聯表示過去兩周,生鮮業績估計至少翻了足足一倍,但比起乾貨,生鮮不僅效期短,配送跟品質控管花錢,全聯自2008年發展生鮮事業以來,成本一直難以回收,直到去年開始因為疫情,民眾在家開伙頻率高,生鮮才首度轉虧為盈。但據全聯總經理蔡篤昌說法,「也只能算剛好打平。」藉著近期的疫情搶菜潮,全聯生鮮是否有望逆轉、持續獲利?

以目前在生鮮類別中穩定成長的蔬果來說,全聯去年的蔬果業績首度衝破70億,約占生鮮總額1/4、總營收的5%左右。其中關鍵成長動能,就在主打無農藥或低農藥的有機認證、產銷履歷蔬果。

全聯補貨
在生鮮產品中最具成長動能的有機和產銷生鮮蔬果,目前在全聯所有的蔬果品項占比過半。
圖/ 全聯提供

蔡篤昌坦言6、7年前全聯曾一口氣嘗試每家門市都賣有機蔬果,但成效不彰,主因是在產能有限、平均分配給各門市的狀況下,賣得好的店一下賣完、賣不好賣到過期,想買的消費者沒有穩定貨源養成消費習慣。

於是全聯從3年前開始重新整頓、不再每家都賣有機蔬果,而是選擇300、400家業績好的門市上架,最後發現有機蔬果不僅逐年有2到3成的成長幅度,特定門市近兩年業績最多成長4到5成,截至去年,有機認證與產銷履歷的蔬果業績已占總蔬果業績超過3成。

蔡篤昌認為,全聯的生鮮得持續擴大規模,長期、穩定獲利才有可能。因此,近期全聯推動外送服務,為生鮮業績尋找新的成長動能,據全聯表示,導入生鮮雜貨外送的門市,單店營業額平均成長10%到20%。另外也加大力道推廣有機和產銷生鮮蔬果,目標今(2021)年要在所有門市導入有機認證專區,亦即從去年的600家拓展至上千家。

由於有機和產銷生鮮蔬果,目前在全聯所有的蔬果品項占比過半,為了能持續規模化有機和產銷生鮮蔬果生產量能,全聯預計今年契作面積再擴增約400甲、生產噸數有望增加4萬噸。

本文授權轉載自:經理人

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責任編輯:蕭閔云

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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